論文の概要: An AIC-based approach for articulating unpredictable problems in open complex environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14697v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 20:30:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:23:33.631592
• Title: An AIC-based approach for articulating unpredictable problems in open complex environments
• Title（参考訳）: AICに基づくオープン複合環境における予測不可能な問題を記述するためのアプローチ
• Authors: Haider AL-Shareefy, Michael Butler, Thai Son Hoang,
• Abstract要約: システムアプローチを採用することで、信頼性の高いシステムを設計する際のアーキテクトの予測能力を改善することを目指している。 このアプローチを説明するために、航空宇宙ケーススタディが使用されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research paper presents an approach to enhancing the predictive capability of architects in the design and assurance of systems, focusing on systems operating in dynamic and unpredictable environments. By adopting a systems approach, we aim to improve architects' predictive capabilities in designing dependable systems (for example, ML-based systems). An aerospace case study is used to illustrate the approach. Multiple factors (challenges) influencing aircraft detection are identified, demonstrating the effectiveness of our approach in a complex operational setting. Our approach primarily aimed to enhance the architect's predictive capability.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,動的かつ予測不能な環境で運用されるシステムに着目し,システムの設計と保証におけるアーキテクトの予測能力を高めるためのアプローチを提案する。 システムアプローチを採用することで、信頼性の高いシステム(例えばMLベースのシステム)を設計する際のアーキテクトの予測能力を改善することを目指している。 このアプローチを説明するために、航空宇宙ケーススタディが使用されます。 航空機検出に影響を与える複数の要因(カオス)を同定し,複雑な運用環境でのアプローチの有効性を実証した。 私たちのアプローチは主に、アーキテクトの予測能力を高めることを目的としています。

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